在显卡提供帧生成这方面，NVIDIA是第一个推出的，随后是AMD，最后是Intel，但在多帧生成方面，第一个推出的还是NVIDIA，然后Intel也跟了，AMD在这方面目前还没有动作。但根据GPUOpen文档中的新变化，AMD可能在推进相关的技术发展。

最新的ADLX 1.5新增了一个名为“FidelityFX帧生成升级”的界面，其中包含检查支持、启用功能、读取当前比例、列出可用比例和设置比例的方法。AMD并没有在文档中称之为多帧生成，但比例控制的加入说明他们准备加入一种可调节的FSR帧生成功能，生成比例可能超过1。
GPUOpen已经指出，未来的Adrenalin版本可以自动将集成FSR 3.1.4的DX12游戏升级到基于机器学习的FSR 4帧生成。AMD也表示FSR 4帧生成是专为RDNA 4设计的基于机器学习的版本，同时保留了针对旧硬件的分析型回退方案。目前尚不清楚这种基于比率的帧生成方式是否依赖于机器学习算法。
目前尚不清楚哪些平台支持这种基于比率的帧生成，从目前FSR 4超分功能来看，这功能大概率还是会限于RDNA 4的RX 9000系列显卡，旧显卡十分会支持还是未知数。虽然第三方工具已经表明AMD硬件可以运行类似技术，但性能、延迟和图形质量依然很大程度上取决于GPU本身的性能，毕竟RDNA 3架构的AI算力和支持的数据格式确实有限。
AMD什么时候会推出这个类似于多帧生成的功能还是未知数。目前NVIDIA已经可以实现最多6倍的DLSS多帧生成，但这只限于RTX 50系显卡，RTX 40系还只能使用单帧生成。而Intel则可提供最多4倍的XeSS 3多帧生成，所有Arc独显以及核显都能使用。
from：https://www.expreview.com/105370.html

有佬想测测不？不能直接贴连接，怕被怀疑是推广

目前想建个中转站，想通过clash连接vps这样正确的架构应该是什么？

今天的GPT格外的蠢啊，加一个小项目的小功能，bug不断，还不断的理解错意思，累

codex cli更新后发现 Context window不显示百分比了，查看issues 发现可以通过指令自定义配置显示相关内容了。
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个人总结，所谓的智能体自动记忆系统，都是垃圾，还有自动skill等。
自动记忆无非就是从对话中，再消耗大量token去总结对话，形成类似claude.md\agent.md\memory.md的文件，但是这些文件真的能有多少帮助，我个人体感下来，并没有多少，还不如自己多多总结写几个skill来的更直接，也就省掉了大量的token，毕竟token就是钱，不要不拿token当钱来花。
好的，接下来就继续说skill，本来skill就是一个很严谨的东西，skill的定义是最佳实践。啥叫最佳实践，那得是经过实际验证的东西，而不是靠总结就有用的。为啥现在这么多垃圾skill，原因大抵也是如此。
补个刀：
一切带“自动”两个字的智能体，背后将由大量的token承担，你有钱你可以任性。

这篇论文大概讲ViT 在很多情况下会偷懒地利用背景/上下文 patch 作为分类捷径，导致全局表示对前景对象的聚合不充分
里面提到一个很有意思的现象：lazy aggregation。
我觉得这对 agent harness 很有启发：
如果把视觉里的"背景 patch"换成 agent 系统里的summary、目录结构、文件名、看起来权威的专业词汇，以及各类二手上下文，就会发现 agent 也可能形成类似 捷径：
不认真读取底层证据，而是拿廉价代理信号拼出一个"看起来合理"的全局判断

  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - ChengShiest/LAST-ViT: [CVPR 2026] The official PyTorch implementation of...

    [CVPR 2026] The official PyTorch implementation of the "Vision Transformer Needs More Than Registers".